상트페테르부르크 주립대학교 "Leti" EBS 출판 컨퍼런스 리셉션. 위상 코드 조작 펄스(PCM) 최적의 무선 펄스 수신기
FCM 펄스는 고주파수 충전의 내부 위상 코드 키잉(반송파 발진)이 있는 직사각형 무선 펄스입니다.
매개변수가 갑자기 변경되는 경우 조작은 변조와 동일합니다.
FCM 펄스는 동일한 지속 시간 T, 동일한 진폭 및 충전 주파수를 갖는 인접한 직사각형 라디오 펄스 세트입니다.
이러한 펄스의 초기 HF 충전 단계는 0 또는 π의 두 가지 값만 사용할 수 있습니다. 펄스에서 펄스로 이러한 값을 교대로 변경하는 것은 특정 코드를 따릅니다.
코드의 선택은 신호의 가장 좋은 ACF를 얻는 조건에 따라 이루어집니다.
바커 코드에 의해 위상 조작이 수행되는 n 기본 신호의 볼륨을 가진 FCM 펄스의 예를 고려해 보겠습니다.
FCM 펄스의 스펙트럼 폭은 기본 펄스 T의 지속 시간에 의해 결정됩니다.
FCM은 복잡한 신호입니다. 베이스는 펄스 수 n(n>>1)에 의해 결정됩니다.
필요한 임펄스 응답에 따라 FCM 펄스와 일치하는 선형 필터를 합성해 보겠습니다.
임펄스 응답은 입력 신호의 거울 이미지입니다.
(t)의 조건부 이미지 g:
보시다시피, 합성된 최적 필터의 임펄스 응답은 FCM 펄스이기도 하며, 그 코드는 신호 코드의 거울 이미지입니다. 따라서 δ 펄스에 대한 필터의 응답은 n 인접한 직사각형 라디오 펄스가 됩니다. 지속시간, 진폭, 빈도가 동일합니다.
RF 채우기 펄스의 초기 위상은 미러 코드에 따라 펄스마다 다릅니다.
테스트 결과 우리 필터가 이 신호에 최적인 것으로 나타났습니다.
주어진 FCM 펄스에 대한 최종 최적 필터의 응답을 찾아보겠습니다. 최적 필터의 응답은 FCM 펄스의 ACF 모양을 따르는 것으로 알려져 있습니다.
FCM 펄스의 기존 이미지
가산기 응답의 조건부 이미지(가산기 출력의 신호)
가산기의 출력은 또한 간격 T 및 만큼 간격을 둔 7개의 직사각형 무선 펄스를 생성합니다. 이 펄스의 지속 시간은 Ti와 동일합니다.
충전 빈도는 동일합니다. 중앙 펄스의 초기 충전 위상은 0이고 다른 모든 펄스의 경우 π입니다. 중앙 펄스의 진폭은 다른 모든 펄스의 진폭보다 7배 더 큽니다.
결론: PCM 펄스와 일치하는 최적 필터 출력의 신호는 동일한 지속 시간 2T, 동일한 충전 주파수 및 동일한 초기 위상 및 중앙 펄스의 진폭을 갖는 n 개의 인접한 삼각형 라디오 펄스를 나타냅니다(주 로브)는 다른 펄스(사이드 로브)보다 7배 더 높습니다.
최적의 필터에서는 위상 코드 키잉이 진폭 키잉으로 변환되는 것으로 나타났습니다.
보시다시피, 하나의 FCM 펄스는 7개의 삼각형 펄스(중앙 하나와 측면 펄스 6개)로 바뀌었습니다.
사이드 로브를 완전히 제거하는 것은 불가능합니다. Barker 코드는 중앙 로브에 대한 측면 로브의 진폭 비율 측면에서 모든 코드 중에서 가장 좋습니다.
불행히도 Barker 코드 길이는 13보다 클 수 없습니다.
큰 신호 베이스를 얻기 위해 최대 길이 시퀀스(M-시퀀스) 코드가 널리 사용됩니다.
최적 필터의 출력 신호 지속 시간을 최대값에서 0.5 레벨로 계산하면 이 지속 시간은 T와 같고 = T s /n(n-base)이므로 최적 필터는 압축됩니다. 입력 신호를 베이스와 동일한 횟수만큼 시간에 맞춰 조정합니다.
최적의 필터에서 복소 신호를 압축하면 신호 베이스와 동일한 수만큼 신호가 증가할 수 있습니다. 신호의 시간 분해능.
시간 분해능은 일정 시간 동안 서로 상대적으로 이동된 두 신호를 별도로 관찰할 수 있는 기능을 의미합니다.
최적 필터의 입력에서 신호가 Ts 이상 서로 상대적으로 이동하면 신호를 별도로 관찰할 수 있습니다.
최적의 필터를 적용한 후 신호가 서로에 대해 T 이상으로 이동하면 신호를 별도로 관찰할 수 있습니다.
복잡한 신호의 장점:
1) 최적 필터링을 사용하면 베이스와 동일한 신호 대 잡음비 이득이 얻어집니다. 이는 통신 시스템이 입력에서 낮은 신호 대 잡음비로 작동할 수 있음을 의미합니다. 이는 다음을 제공합니다:
멀리서(우주에서) 신호를 받을 수 있습니다.
비밀통신을 할 수 있습니다.
2) FCM과 같은 복잡한 신호를 이용하여 통신채널의 코드분할을 구현하는 것이 가능하다.
3) 복잡한 신호 덕분에 통신 및 위치와 관련된 오래된 문제를 해결할 수 있습니다. 예를 들어 통신 범위를 늘리려면 전송되는 신호의 에너지를 늘려야 하는 것으로 알려져 있습니다. 직사각형 무선 펄스로 작업할 때 에너지는 펄스의 진폭과 신호 지속 시간에 따라 결정됩니다. 전송된 펄스의 진폭은 무한정 증가할 수 없으므로 펄스 지속 시간이 늘어납니다. 그러나 신호 지속 시간을 늘리면 신호의 시간 분해능이 저하됩니다.
복소 신호를 사용하면 이러한 양을 분리할 수 있습니다. 에너지는 신호 T s의 지속 시간에 따라 달라지며 신호의 분해능은 신호 베이스 n = T s / Tu u의 값에 따라 달라집니다.
섹션 6.
세부정보 게시일: 2019년 10월 2일EBS "Lan"에서는 2019년 9월 EBS "Lan"에서 우리 대학에서 제공하는 주제별 컬렉션이 업데이트되었음을 알려드립니다.
공학 및 기술 과학 - Lan 출판사 - 20
우리는 새로운 문헌 컬렉션이 교육 과정에 도움이 되기를 바랍니다.
Lan EBS의 FireBook 컬렉션에 대한 액세스 테스트
세부정보 게시일: 2019년 10월 1일친애하는 독자 여러분! 2019년 10월 1일부터 2019년 10월 31일까지 우리 대학에는 Lan EBS의 새로운 출판 컬렉션에 대한 무료 테스트 액세스가 제공되었습니다.
"엔지니어링 및 기술 과학"출판사 "PozhKniga".
출판사 "PozhKniga"는 통합 보안 시스템 및 엔지니어링 지원 대학(모스크바)의 독립 부서입니다. 출판사의 전문화: 화재 안전에 관한 교육 및 참고 문헌 준비 및 출판(기업 안전, 통합 안전 시스템 근로자를 위한 규제 및 기술 지원, 화재 감독, 소방 장비).
문헌배급을 성공적으로 완료했습니다!
세부정보 게시일: 2019년 9월 26일친애하는 독자 여러분! 1학년 학생들을 위한 서적 배포가 성공적으로 완료되었음을 알려드리게 되어 기쁘게 생각합니다. 10월 1일부터 개방형열람실 1호실은 10시부터 19시까지 평소대로 운영됩니다.
10월 1일부터 자신의 그룹과 함께 문헌을 받지 못한 학생들은 교육문학과(1239호, 1248호)와 사회경제문학과(5512호)에 초대되어 정해진 규정에 따라 필요한 문헌을 받을 수 있습니다. 도서관 이용을 위해.
도서관 카드 촬영은 화요일, 목요일 13:00 ~ 18:30 (휴식 15:00 ~ 16:30) 일정에 따라 1번 열람실에서 진행됩니다.
9월 27일은 위생의 날(우회시트 서명)입니다.
도서관 카드 등록
세부정보 게시일: 2019년 9월 19일존경하는 학생 및 교직원 여러분! 2019년 9월 20일 및 2019년 9월 23일 11:00부터 16:00까지(14:20부터 14:40까지 휴식) 다음을 포함한 모든 사람을 초대합니다. 도서관 1호 열람실(1201호) 도서카드를 받기 위해 조별로 사진을 찍을 시간이 없는 1학년 학생들.
2019년 9월 24일부터 도서관 카드 촬영은 일반적인 일정에 따라 재개됩니다: 화요일과 목요일 13:00부터 18:30까지(15:00부터 16:30까지 휴식).
도서관 카드를 얻으려면 학생 - 연장 학생 카드, 직원 - 대학 출입증 또는 여권을 지참해야 합니다.
현재 남아있습니다 관련 있는레이더에서 임무는 분해능이고 정보 전송 시스템에서 임무는 신호를 구별하는 것입니다.
이러한 문제를 해결하기 위해 알려진 바와 같이 상호 상관이 0인 직교 함수의 앙상블에 의해 인코딩된 FCM 신호를 사용할 수 있습니다.
레이더의 신호를 확인하려면 버스트 신호를 사용할 수 있습니다. 각 펄스는 직교 행렬(예: Vilenkin-Chrestenson 또는 Walsh-Hadamard 행렬)의 행 중 하나로 인코딩됩니다. 이러한 신호는 위에서 언급한 작업에 사용할 수 있는 좋은 상관 특성을 가지고 있습니다. 데이터 전송 시스템에서 신호를 구별하기 위해 듀티 사이클이 1인 동일한 신호를 사용할 수 있습니다.
Vilenkin-Chrestenson 행렬은 다상을 형성하는 데 사용될 수 있습니다( 피-위상) FCM 신호와 Walsh-Hadamard 행렬(위상 수가 2인 Vilenkin-Chrestenson 행렬의 특수한 경우)을 사용하여 이상 신호를 형성합니다.
다상 신호는 높은 잡음 내성, 구조적 비밀성 및 자기상관 함수의 상대적으로 낮은 수준의 부엽을 갖는 것으로 알려져 있습니다. 그러나 이러한 신호를 처리하려면 신호 샘플의 실수부와 허수부가 존재하기 때문에 더 많은 수의 대수적 덧셈과 곱셈 연산을 수행해야 하며, 이로 인해 처리 시간이 증가하게 됩니다.
식별 및 해결 문제는 소스와 가입자 또는 레이더와 타겟의 상대적인 움직임으로 인한 반송파 주파수의 선험적으로 알려지지 않은 도플러 이동으로 인해 악화될 수 있으며, 이는 추가 도플러 처리 채널의 존재로 인해 실시간 신호 처리도 복잡하게 만듭니다. .
위에서 언급한 도플러 주파수 가산 신호를 처리하기 위해 입력 레지스터, 이산 변환 프로세서, 교차 연결 장치 및 일련의 동일한 ACF 신호 생성 장치 세트로 구성된 장치를 사용하는 것이 제안됩니다. 연결된 시프트 레지스터.
직교 Vilenkin-Chrestenson 행렬을 다상 버스트 신호 처리를 위한 기본 행렬로 사용하면 이산 변환은 이산 Vilenkin-Chrestenson-Fourier 변환으로 전환됩니다.
왜냐하면 Vilenkin-Chrestenson 행렬은 Goode 알고리즘을 사용하여 인수분해할 수 있으므로 이산 Vilenkin-Chrestenson-Fourier 변환은 빠른 Vilenkin-Chrestenson-Fourier 변환으로 축소될 수 있습니다.
직교 Walsh-Hadamard 행렬을 기저 행렬(biphase Burst 신호 처리를 위한 Vilenkin-Chrestenson 행렬의 특별한 경우)로 취하면 이산 변환은 이산 Walsh-Fourier 변환으로 바뀌며 이는 인수분해를 통해 감소될 수 있습니다. 빠른 Walsh-Fourier 변환.
와이드 쉘프 신호에는 펄스 내 선형 변조 주파수(처프)가 있는 신호도 포함됩니다. 형태로 제시할 수 있습니다.
여기서 Φ(t)는 전체 위상입니다.
펄스 내부의 주파수는 다음 법칙에 따라 변합니다.
,
여기서 Δf는 주파수 편차입니다.
시간 t에서의 전체 위상은 주파수를 적분하여 얻습니다.
따라서 신호의 전체 위상은 2차 법칙에 따라 변경됩니다. 전체 처프 단계를 고려하여 신호는 다음 형식으로 작성할 수 있습니다.
신호 베이스 
. 처프 신호의 모양은 그림 4.179에 나와 있습니다.
처프 신호를 최적으로 처리하려면 신호에 대해 미러링된 특성을 갖는 정합 필터가 필요합니다. 아날로그 필터 중 분산형 지연선으로 주파수에 따라 지연 시간이 달라집니다.
처프 신호에 대한 정합 필터의 단순화된 다이어그램이 그림 4.180에 나와 있습니다.
다음 공식을 사용하여 일치 필터의 출력에서 신호 스펙트럼을 찾습니다.
여기서 K(jΩ)는 정합 필터의 전달 함수입니다.
S(jΩ) – 외부 처프 신호의 스펙트럼.
스펙트럼 S(jΩ)의 모습은 그림 4.181에 나와 있습니다.
최대 출력 신호가 나타나는 순간은 어디입니까?
K는 상수입니다.
스펙트럼 밀도의 계수를 일정한 값과 동일하게 하면 다음을 얻습니다.
여기서 B는 스펙트럼 구성 요소의 진폭입니다.
Parseval의 정리에 따르면
스펙트럼 평면의 푸리에 변환을 사용하여 시간 영역에서 정합 필터의 출력에서 신호를 찾습니다.
양의 주파수에 대해 통합하고 활성 부분을 분리하면 다음을 얻습니다.
따라서 출력 펄스는 입력 펄스보다 K배 더 좁아지고 진폭은 1배 증가합니다.
펄스의 모양은 그림 4.172에 나와 있습니다.
0에서 메인 로브의 너비는 2/Δf이고 레벨은 0.64-1/Δf입니다. 이 수준의 압축 비율은 다음과 같습니다.
처프 신호 불확도 다이어그램은 그림 4.183에 나와 있습니다.
점유된 주파수 대역에서 처프는 시간 분해능에 가장 적합한 신호입니다.
최적 필터의 신호 압축 메커니즘은 다음과 같이 설명할 수 있습니다. 최적의 필터는 다음 시간 동안 스펙트럼 성분을 지연시킵니다.
(4.104)
평균 빈도는 어디에 있습니까?
주파수 편차;
펄스 지속 시간;
압축 펄스의 최대값에 도달하는 시간입니다.
주파수(4.104)에 대한 지연 시간의 의존성은 그림 4.184에 나와 있습니다. 지연 시간은 주파수의 선형 감소 함수입니다. 주파수에 대한 지연 시간의 의존성을 분산이라고 합니다.
시간 t에서 필터 입력 신호의 순간 주파수는 다음과 같습니다. 이 주파수의 진동은 지연 시간을 거쳐 필터의 출력에 도달합니다. 지금은 . 이 순간을 정의해보자:
결과적으로 신호의 모든 스펙트럼 구성요소(주파수에 관계없이)는 시간에 동시에 출력에 도달하는 시간 동안 필터에서 지연됩니다. 산술 덧셈의 결과로 피크 신호 서지가 형성됩니다(그림 4.185).
주파수 불일치가 없는 경우 압축된 무선 펄스의 모양은 입력 신호의 진폭-주파수 스펙트럼에 의해 결정됩니다. 이 경우 위상-주파수 스펙트럼은 필터의 위상-주파수 응답에 의해 보상되며 입력 신호의 모양에는 영향을 미치지 않습니다. 신호의 위상-주파수 스펙트럼을 보상하는 것이 주된 이유입니다.
시간을 압축하여 고조파 성분의 조화로운 중첩을 유도합니다.
FCM 신호 처리
위상 코드 조작 신호는 각각 고유한 초기 위상을 갖는 병렬 펄스로 분할된 펄스 신호입니다(그림 4.186).
그러한 신호에 대해 관계는 다음과 같습니다.
여기서 N은 신호의 부분 펄스 수입니다.
Δf – 신호 스펙트럼 폭.
위상 코드는 일반적으로 이진이지만 더 복잡할 수 있습니다. FCM 신호는 응집성 펄스열로 표현될 수 있습니다. 이러한 패킷에 대한 최적의 검출기는 그림 4.187에 나와 있습니다.
계획의 특징은 다음과 같습니다.
· 인접한 라인 탭 사이의 지연, 지연은 부분 펄스 τ 1 의 지속 시간과 동일해야 합니다.
· 지연 라인의 일부 탭에는 신호의 공통 모드 합산을 제공하는 위상 시프터가 포함되어야 합니다.
최적의 PCM 신호 검출기의 블록 다이어그램은 그림 4.188에 나와 있습니다.
다이어그램에는 다음이 표시됩니다. PV – 위상 시프터; SF - 일치 필터. 그림 4.189 및 4.190은 3개의 부분 펄스로 구성된 신호에 대한 최적 검출기 회로와 전압 다이어그램을 보여줍니다.
레이더 시스템을 특징짓는 주요 매개변수 중 하나는 식별 계수입니다. 이는 수신기 입력 P min의 최소 신호 전력과 잡음 전력의 비율로 정의됩니다.
감지 성능은 신호 에너지에 따라 달라집니다.
1장 - 디지털 PCM 신호 처리 방법
1.1 문제 설명
1.2 사이드 로브 억제 방법의 분류를 압축! 우리에 대해
1.2.1 1차 및 2차 가공방법
1.2.2 스펙트럼 및 시간 영역 처리 방법
1.2.3 반복 및 재진입 처리 방법
1.2.4 적응형 방법
1.3 설명은 원본입니다! o 적응적으로 알고리즘의 &gp1 o 펄스 압축
1.4 장 결론
2장 - 시스템의 수학적 설명
2.1 시스템의 일반화된 표현
2.2 FKM-ssh pala 프로빙에 대한 설명
2.2.1 PJIC odpocapalpa에 대한 프로빙 신호에 대한 설명
2.2.2 편광 PJIC에 대한 벡터1 프로빙 신호에 대한 설명
2.3 레이더 객체 모델링
2.3.1 PJIC 단일 캐펄폴에 대한 레이더 물체의 임펄스 응답
2.3.2 편광 PJIC에 대한 레이더 객체 모델 설명
2.4 레이더 물체의 임펄스 응답 추정 정확도에 영향을 미치는 요소
2.5 시스템 소음
2.6 압축 필터 출력에서 신호의 사이드 로브 레벨을 평가하는 기준
2.7 장 결론
3장 - 적응 필터링 알고리즘
3.1 신호 필터링 시 적응형 처리 사용
3.2 odpocapalpoy PJIC를 위한 적응형 알고리즘
3.2.1 단일 드롭 PJIC에 대한 적응 필터의 일부로 일치 필터 사용
3.2.2 PJIC 유니포카팔파의 적응성 리듬에 대한 설명
3.2.3 단일 채널 PJIC용 적응 필터 설명
3.3 극성 PJIC를 위한 적응형 알루리듬
3.3.1 편광 PJIC에 대한 적응형 필터의 일부로 매트릭스 일치 필터 사용
3.3.2 극성 PJIC에 대한 적응형 알루리트 설명
3.3.3 PJIC 편광용 적응 필터 설명
3.4 첫 번째 용암에 대한 결론
4장 - 제안된 적응 알고리즘 연구
4.111rimsppie 적응형! 단일 채널 PJIC 알고리즘에 대해
4.1.1 다양한 레이더 물체 모델에 대한 알루리트마 적용
4.2 11편파 PJIC 96에 대한 적응형 속도 리듬 구현 4.2.1 11레이더 물체의 다양한 모델에 대한 알고리즘 구현
4.4 제1장의 결론 4 109 결론 111 C11 및 문헌 113 부록 A 119 부록 B
약어 목록
LCF - 자기상관 함수;
ASI - 적응형 펄스 압축;
LF - 적응형 필터;
ICF - 상호 상관 함수;
DD - 동적 범위;
IH - 충동 반응;
처프 - 선형 주파수 변조;
MSO - 최소 평균 제곱 오차;
PJI - 레이더;
PJIC - 레이더 스테이션;
MSD - 제곱 평균 편차;
UBL - 사이드 로브 레벨;
FKM - 위상 코드 조작;
FN - 불확실성 함수;
ESR - 효과적인 산란 표면.
추천 논문 목록
레이더 관측소의 매개변수를 측정하기 위해 복잡하게 변조된 레이더 신호를 변환하는 시뮬레이션 알고리즘 연구 2005년 Nguyen Huu Thanh 기술과학 후보자
복잡한 준연속 신호를 갖는 레이더의 잡음 내성을 높이는 방법 개발 및 연구 2003, 기술 과학 후보 Nilov, Mikhail Alexandrovich
진폭-위상 키잉의 의사 무작위 법칙을 사용한 신호 합성 및 준연속 작동 모드를 사용하는 레이더에서 신호 처리 방법 2005년, 기술 과학 박사 Bystrov, Nikolai Egorovich
공액 정합 필터링 방법을 사용하여 이산 무선 신호 처리 시 상관 잡음 억제 2003, 기술 과학 후보자 Melnikov, Alexey Dmitrievich
에코 신호의 디지털 적응형 공간 도플러 처리를 사용하여 항공 교통 관제 레이더의 레이더 표적 관측 가능성 매개변수 개선 2000, 기술 과학 후보 Savelyev, Timofey Grigorievich
논문 소개(초록의 일부) "레이더 신호의 PCM 압축 필터 출력에서 응답의 사이드 로브 레벨을 줄이기 위한 적응형 알고리즘" 주제에 대해
레이더 이론은 처음부터 주로 소위 점표적을 고려한 이론으로 발전해 왔다. 그러나 실제 대상은 요소의 조합으로 구성된 복잡한 물체인 경우가 많으므로 해당 요소의 범위와 반사 강도를 결정해야 합니다! 잡다
많은 최신 레이더 시스템(PJIC)은 복잡한 재단 신호를 사용합니다. 단순한 신호에 비해 복잡한 신호를 사용하면 특히 제한된 방사 전력과 증가된 잡음 내성으로 높은 레이더 주전위를 달성할 수 있다는 점에서 많은 이점이 있습니다. 다양한 복잡한 미국 신호 중에서 화재 코드 조작(FCM) 신호가 적용되었습니다. 이러한 신호의 불확도 함수는 예를 들어 지질 주파수 변조(처프) 신호의 특성인 시간 및 주파수 변화의 등가성을 배제하는 형태를 갖습니다.
처리 중에 반사된 신호는 압축 필터에서 짧은 펄스로 접혀집니다(압축). 이를 위해서는 일반적으로 MF(Matched Filter)가 사용됩니다. 압축된 위상 코드 매핑 신호의 지속 시간은 주 피크의 폭으로 간주되지만 그 외부에는 측면 최대값(사이드 로브)이 관찰됩니다.
혼합 PJIC 수신기 필터는 레이더 물체가 단일 지점 반사기로 표시되고 신호가 추가 백색 잡음의 배경에 대해 수신되는 경우 최적이라고 간주될 수 있습니다. 일련의 반사 요소로 구성된 복잡한 레이더 물체를 관찰할 때 SF의 사용은 최적이 아닙니다.
압축된 신호의 사이드 로브(US1) 레벨은 노이즈 레벨뿐만 아니라 유용한 신호 레벨도 크게 초과할 수 있습니다. 사이드 로브의 간섭 영향은 약한 신호에서 정보 피크를 마스킹하는 데 나타납니다. 실제로는 ESR이 큰 물체의 간섭 반사를 배경으로 ESR(유효 산란 표면)이 작은 반사판의 유용한 약한 무선 신호를 놓치지 않는 것이 중요합니다. 예를 들어, 완전히 반사된 자극은 대상에 가까운 외부 물체의 강한 반사로 인해 손실되는 경우가 많습니다. 이 현상은 PJIC에서 처리하는 유용한 신호의 동적 진폭 범위를 크게 제한하며, 허용된 하나의 구현을 사용하여 이를 확장할 수 있는 기능이 특히 매력적입니다.
압축된 시샬라에 의한 측엽의 수준을 감소시키는 문제는 단두 및 분극(mpojucapal) PJIC 모두와 관련이 있습니다. 편광 PJIC에서는 전체 편광 감지를 사용하면 두 개의 직교 신호가 동시에 방출되고 사이드 로브의 레벨이 자동 상관과 상호 상관에 의해 결정된다는 사실로 인해 상황이 더욱 악화됩니다.
레이더 물체 내 반사경의 위치와 반사된 신호의 강도가 무작위라는 점을 고려하면 조정 가능한(적응형) 스퍼 리듬과 해당 필터를 합성하는 문제가 발생하며, 그 매개변수와 구조는 시간에 따라 변합니다. 시스템 특성이 다양해지고 변화하는 레이더 감시 조건(다양한 물체에 대해)에 적응할 수 있으려면 적응형 필터를 사용해야 합니다.
따라서 레이더 시스템의 FCM 압축 필터 출력에서 응답의 사이드 로브를 줄이기 위한 적응형 알루리듬 합성에 대한 연구 작업이 진행되고 있습니다! 복잡한 레이더 물체에 의해 흩어진 어획량은 관련성이 있는 것으로 간주될 수 있습니다.
본 논문의 목적은 단일 드롭 PJIC 및 편광 PJIC에 대한 FCM 신호 압축 필터의 출력에서 응답의 사이드 로브 수준을 줄이기 위한 적응형 알루리트를 개발하는 것입니다. 이를 통해 작은 물체의 레이더 관측 가능성을 높일 수 있습니다. 큰 RCS가 있는 물체를 배경으로 표적 크기를 조정하고 그 효과를 연구합니다.
이에 따라 다음과 같은 주요 과제를 설정하고 해결하였다.
1. 단일 드롭 및 편광 PJIC에 대한 프로빙 신호의 수학적 모델 결정.
2. 단일 낙하 및 편광 PJIC에 대한 레이더 객체 모델 결정.
3. 압축된 신호의 사이드 로브 레벨을 줄임으로써 하나의 수용된 구현에 따라 유용한 수신 PJIC 신호의 진폭의 동적 범위를 확장합니다.
4. 단일 방울 PJIC에 대한 적응형 알고리즘의 수치 모델링을 수행하고 이를 기반으로 편광 PJIC에 대한 적응형 알고리즘을 개발합니다.
5. 개발된 적응 필터링 알고리즘의 효율성에 대한 연구.
연구의 관련성
이러한 문제를 해결하는 것은 현재 레이더 개발 단계와 관련이 있습니다. 유용한 신호 진폭의 동적 범위를 확장하면 압축된 복잡한 신호의 큰 사이드 로브 존재와 관련된 합병증을 피할 수 있고 관련이 있기 때문입니다[1].
이러한 작업은 순차 및 동시 측정 중에 표적 산란 행렬의 요소를 결정할 때 오류를 줄일 수 있기 때문에 특히 편광 레이더와 관련이 있습니다.
연구 방법. 수행된 연구는 적응형 신호 처리 방법, 복잡한 신호 이론, 최적의 무선 수신 방법 및 레이더 통계 이론을 기반으로 합니다. 연구 과정에는 수학적 모델링 방법이 사용되었습니다.
수학적 모델링을 수행할 때 MatLAB 7.0 애플리케이션 패키지를 사용했습니다.
작업의 실질적인 중요성은 레이더 시스템의 효율성을 높이는 데 중점을 두는 것으로 결정됩니다.
작업에서 얻은 결과는 다음과 같습니다.
1. 전문적인 방법을 사용하여 허용된 구현에 따라 레이더 채널 처리를 최적화합니다.
2. 수신된 압축 슬리퍼의 사이드 로브 수준을 줄일 수 있는 단일 루프 PJIC에 대한 적응형 알고리즘을 개발합니다. 작업에 설명된 레이더 객체 모델에 대한 단일 채널 PJIC의 동적 범위는 7~23dB 증가했으며, 레이더 객체의 임펄스 특성 추정치의 평균 제곱 오차는 8~32dB 감소했습니다. 일치된 필터의 출력에서 신호를 비교했으며 다른 모든 사항은 동일했습니다.
3. 수신된 압축 신호의 사이드 로브 레벨을 줄일 수 있는 편광 PJIC에 대한 적응형 알고리즘을 개발합니다. 작업에 설명된 레이더 객체 모델에 대한 편광 PJIC의 동적 범위는 8~19dB 증가했으며, 레이더 객체의 임펄스 특성 추정의 평균 제곱 오차는 8~17dB 감소했습니다. 비교는 레이저 매트릭스 필터의 출력 coi의 신호로 이루어졌으며 다른 모든 사항은 동일합니다.
논문의 구조와 범위
논문은 서론, 4장, 결론, 참고문헌 목록, 72개의 제목, 2개의 부록으로 구성됩니다. 이 작품은 122페이지, 36개의 그림, 7개의 표로 구성되어 있습니다.
유사한 논문 전문 "레이더 위치 및 무선 항법", 05.12.14 코드 VAK
최신 요소 기반 레이더 신호의 디지털 정합 필터링을 위한 계산 코어 합성 2005, 기술 과학 후보자 Pyatkin, Alexey Konstantinovich
상호 간섭 조건에서 신호 도착 시간 측면에서 정보 시스템의 해상도 향상 2010, 기술 과학 후보 Mishura, Tamara Prokhorovna
관성이 없는 공간 시야를 갖춘 공중 물체의 초광대역 레이더 2005, 기술 과학 박사 Vovshin, Boris Mikhailovich
무선 엔지니어링 시스템의 복잡한 신호를 압축할 때 사이드 로브 레벨을 줄이기 위한 알고리즘 및 장치 2007, 기술 과학 후보자 Varlamov, Dmitry Lvovich
방사성 물리학 응용 분야에서 원자 기능을 이용한 디지털 신호 처리 2005, 물리 및 수학 과학 후보자 Smirnov, Dmitry Valentinovich
논문의 결론 "레이더 및 무선 항법" 주제, Babur, Galina Petrovna
작업 결과는 "무선 공학 시스템 설계" 및 "전기 통신 이론" 분야의 무선 공학 시스템과의 무선 공학 학부 학생들과 함께 강의를 진행하고 실습 수업을 진행하는 교육 과정에 사용되었습니다. 또한 논문 작업의 결과는 RI-111/004/006 FTSPTN 프로젝트의 "레이더 물체의 산란 행렬을 올바르게 추정하는 문제에서 복잡한 신호를 사용하는 문제 해결" 연구 작업 중에 구현되었습니다. 2002-2006 gg.의 과학 및 기술 개발 우선 분야 개발”(주 등록 번호: 등록 번호 01200611495, 재고 번호 02200606700).
결론
논문 작업은 PCM 사운딩 신호를 사용하여 단일 채널 및 편파 레이더에서 유용한 수신 초음파 펄스 진폭의 동적 범위를 확장하는 현재의 과학 및 기술 문제를 해결했습니다. 동적 범위의 확장은 적응형 처리로 인해 발생하며, 이를 통해 수신 신호 압축 필터의 출력에서 응답 함수의 사이드 로브 레벨을 크게 줄일 수 있습니다.
본 연구에서 다음과 같은 주요 결과를 얻었다.
1. 입력 신호의 단계별 처리를 통해 승인된 구현에 따라 단일 드롭 레이더용 FCM 신호 압축 필터의 출력에서 응답의 사이드 로브 수준을 줄이기 위한 적응형 알고리즘이 개발되었습니다. .
2. 단일 드롭 레이더용 적응형 필터의 기능 다이어그램은 구성에 정합 필터를 사용하여 개발되었습니다.
3. 편파 레이더의 경우 벡터 입력 신호의 단계별 처리를 통해 승인된 구현에 따라 PCM 신호 압축 필터의 출력에서 응답의 사이드 로브 수준을 줄이기 위한 적응형 알고리즘이 개발되었습니다. 이 알고리즘을 사용하면 사용된 신호 신호의 비총알 자기상관과 0이 아닌 상호상관으로 인해 발생하는 압축된 신호의 사이드 로브 수준을 줄일 수 있습니다.
4. 정합 매트릭스 필터를 이용하여 편광 레이더용 적응형 필터의 기능도를 개발하였다. 필터의 특징은 신호 처리 채널 사이에 교차 연결이 있다는 것입니다.
개발된 적응형 처리 알고리즘은 다음을 허용합니다.
1. 복잡한 PCM 신호 신호와 조화를 이루는 필터 출력에서 신호 신호의 적응형 처리로 인해 유용한 수신 레이더 신호 신호의 진폭의 동적 범위를 확장합니다. 주어진 PJI 객체 모델의 경우 단일 채널 레이더의 동적 범위 확장은 7-23dB이고 편광 레이더의 경우 8-19dB입니다.
2. FCM 신호 프로빙의 베이스를 늘리지 않고 압축된 신호의 사이드 로브 레벨을 줄입니다.
3. 레이더 물체의 임펄스 응답 추정 정확도를 높입니다. 일치 필터와 비교하여 단일 채널 레이더에 대한 적응형 필터의 출력에서 다양한 레이더 물체의 IR 추정에서 평균 제곱 오차의 감소는 편파 PJIC의 경우 8-32dB였습니다. IR 추정치는 8-17dB 감소했습니다.
4. 편파 PJIC에 대한 적응형 알고리즘을 사용하면 벡터 사운딩 신호의 일부인 복잡한 신호의 자기상관뿐만 아니라 상호(교차) 상관에 의해 결정되는 사이드 로브를 줄일 수 있습니다.
작업의 이론적 결과는 실용적인 방향을 가지고 있습니다.
1. 개발된 적응형 알고리즘을 사용하면 압축된 신호의 사이드 로브 레벨을 줄임으로써 FCM 신호를 사용하는 단일 용량 및 편광 PJIC에서 유용한 수신 신호의 진폭의 동적 범위를 확장할 수 있습니다. 이를 통해 작은 RCS를 가진 인근 표적에 대한 큰 RCS를 가진 표적의 마스킹 효과를 줄일 수 있으며, 이로 인해 레이더 탐지 가능성과 작은 표적에 대한 인식이 향상됩니다.
2. 제시된 적응형 알고리즘을 사용하면 관측된 레이더 물체의 임펄스 응답을 추정하는 정확도를 높일 수 있습니다.
3. 점 반사경 세트로 설명할 수 있는 분포된 물체의 레이더 탐지를 수행할 때 개발된 알고리즘을 사용하면 레이더 이미지의 대비를 높일 수 있습니다.
이 연구에서 개발되고 제시된 알고리즘 분석은 전통적인 방법, 즉 일치 필터링과 비교하여 복잡한 레이더 신호를 처리하기 위한 적응형 알고리즘의 장점을 보여줍니다.
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